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研究自適應卡爾曼濾波技術在平臺自標定數據處理中的應用. 方法 對平臺標定中數據處
理的一種方法是對角度傳感器輸出分析, 解算出漂移角速率, 并在此基礎上辨識出漂移參數. 由于平臺自標定往往在動基座條件下進行, 角度傳感器輸出中的噪聲統計難以確定, 并且會出現時變的情況. 傳統的卡爾曼濾波方法不能適用. 自適應卡爾曼濾波在估計狀態的同時, 利用觀測數據帶來的信息, 可在線估計噪聲的統計特性, 從而不斷地改進濾波器的設計. 結果與結論 對輸出數據建立常速度模型, 采用Sage- Husa 自適應濾波算法, 進行參數辨識, 得到較好的效果.
關鍵詞: 平臺自標定; 自適應卡爾曼濾波; 參數辨識
理的一種方法是對角度傳感器輸出分析, 解算出漂移角速率, 并在此基礎上辨識出漂移參數. 由于平臺自標定往往在動基座條件下進行, 角度傳感器輸出中的噪聲統計難以確定, 并且會出現時變的情況. 傳統的卡爾曼濾波方法不能適用. 自適應卡爾曼濾波在估計狀態的同時, 利用觀測數據帶來的信息, 可在線估計噪聲的統計特性, 從而不斷地改進濾波器的設計. 結果與結論 對輸出數據建立常速度模型, 采用Sage- Husa 自適應濾波算法, 進行參數辨識, 得到較好的效果.
關鍵詞: 平臺自標定; 自適應卡爾曼濾波; 參數辨識
數據處理
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